主要内容GydF4y2Ba

拟合GydF4y2Ba

班级:GydF4y2BaGeneralizeLmixedModel.GydF4y2Ba

广义线性混合效应模型的响应GydF4y2Ba

描述GydF4y2Ba

例子GydF4y2Ba

保姆GydF4y2Ba=安装(GydF4y2Baglme.GydF4y2Ba)GydF4y2Ba返回通用线性混合效应模型的拟合条件响应GydF4y2Baglme.GydF4y2Ba。GydF4y2Ba

保姆GydF4y2Ba=安装(GydF4y2Baglme.GydF4y2Ba那GydF4y2Ba名称,价值GydF4y2Ba)GydF4y2Ba使用一个或多个名称值对参数指定的附加选项返回拟合响应。例如,您可以指定计算边缘拟合响应。GydF4y2Ba

输入参数GydF4y2Ba

展开全部GydF4y2Ba

广义线性混合效应模型,指定为aGydF4y2BaGeneralizeLmixedModel.GydF4y2Ba目的。有关此对象的属性和方法,请参阅GydF4y2BaGeneralizeLmixedModel.GydF4y2Ba。GydF4y2Ba

名称值对参数GydF4y2Ba

指定可选的逗号分离对GydF4y2Ba名称,价值GydF4y2Ba论点。GydF4y2Ba名称GydF4y2Ba是参数名称和GydF4y2Ba价值GydF4y2Ba是相应的价值。GydF4y2Ba名称GydF4y2Ba必须出现在引号内。您可以以任何顺序指定多个名称和值对参数GydF4y2Baname1,value1,...,namen,valuenGydF4y2Ba。GydF4y2Ba

条件响应的指示,指定为逗号分隔对组成GydF4y2Ba'条件'GydF4y2Ba以及以下之一。GydF4y2Ba

价值GydF4y2Ba 描述GydF4y2Ba
真的GydF4y2Ba 来自固定效应和随机效应的贡献(条件)GydF4y2Ba
错误的GydF4y2Ba 只有固定效果的贡献(边缘)GydF4y2Ba

获得拟合边际响应值,GydF4y2Ba拟合GydF4y2Ba计算随机效应的经验贝叶斯预测载体的响应条件依据GydF4y2BaB.GydF4y2Ba设置等于0.有关详细信息,请参阅GydF4y2Ba条件和边际反应GydF4y2Ba

例子:GydF4y2Ba'条件',假GydF4y2Ba

输出参数GydF4y2Ba

展开全部GydF4y2Ba

拟合响应值,作为一个返回GydF4y2BaNGydF4y2Ba-1 vector,在哪里GydF4y2BaNGydF4y2Ba是观察人数。GydF4y2Ba

例子GydF4y2Ba

展开全部GydF4y2Ba

加载样本数据。GydF4y2Ba

加载GydF4y2BaMFR.GydF4y2Ba

该模拟数据来自世界各地50家工厂的制造公司,每次出厂都运行批处理以创建成品。该公司希望减少每批缺陷的数量,因此它开发了新的制造过程。为了测试新进程的有效性,公司随机选择了20家工厂,参加了一个实验:十个工厂实施了新过程,而另一个十个继续运行旧过程。在20个工厂中的每一个中,该公司运行五批次(总共100批次)并记录了以下数据:GydF4y2Ba

  • 标志表示批处理是否使用新过程(GydF4y2Banewprocess.GydF4y2Ba)GydF4y2Ba

  • 处理时间为每批,以小时为单位(GydF4y2Ba时间GydF4y2Ba)GydF4y2Ba

  • 批量的温度,以摄氏度为单位(GydF4y2Ba临时GydF4y2Ba)GydF4y2Ba

  • 表示供应商的分类变量(GydF4y2Ba一种GydF4y2Ba那GydF4y2BaB.GydF4y2Ba, 要么GydF4y2BaCGydF4y2Ba)批次中使用的化学物质(GydF4y2Ba供应商GydF4y2Ba)GydF4y2Ba

  • 批处理中的缺陷数量(GydF4y2Ba缺陷GydF4y2Ba)GydF4y2Ba

数据还包括GydF4y2Batime_dev.GydF4y2Ba和GydF4y2Batemp_dev.GydF4y2Ba,这分别从20摄氏度的3小时的过程标准分别表示时间和温度的绝对偏差。GydF4y2Ba

适合广义的线性混合效果模型GydF4y2Banewprocess.GydF4y2Ba那GydF4y2Batime_dev.GydF4y2Ba那GydF4y2Batemp_dev.GydF4y2Ba, 和GydF4y2Ba供应商GydF4y2Ba作为固定效果预测因子。包括截取的随机效果术语分组GydF4y2Ba工厂GydF4y2Ba,要考虑由于工厂特定的变体可能存在的质量差异。响应变量GydF4y2Ba缺陷GydF4y2Ba具有泊松分发,此模型的适当链接功能是日志。使用拉普拉斯匹配方法来估计系数。指定编码的虚拟变量GydF4y2Ba'效果'GydF4y2Ba,使虚拟变量系数总和为0。GydF4y2Ba

可以使用泊松分布建模缺陷的数量GydF4y2Ba

缺陷GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba 〜GydF4y2Ba 泊松GydF4y2Ba (GydF4y2Ba μ.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba )GydF4y2Ba

这对应于广义的线性混合效应模型GydF4y2Ba

日志GydF4y2Ba (GydF4y2Ba μ.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba )GydF4y2Ba =GydF4y2Ba βGydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba +GydF4y2Ba βGydF4y2Ba 1GydF4y2Ba newprocess.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba +GydF4y2Ba βGydF4y2Ba 2GydF4y2Ba 时间GydF4y2Ba _GydF4y2Ba 开发GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba +GydF4y2Ba βGydF4y2Ba 3.GydF4y2Ba 临时GydF4y2Ba _GydF4y2Ba 开发GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba +GydF4y2Ba βGydF4y2Ba 4.GydF4y2Ba 供应商GydF4y2Ba _GydF4y2Ba CGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba +GydF4y2Ba βGydF4y2Ba 5.GydF4y2Ba 供应商GydF4y2Ba _GydF4y2Ba B.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba +GydF4y2Ba B.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba

在哪里GydF4y2Ba

  • 缺陷GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba 是工厂生产的批量中观察到的缺陷数量GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba 在批处理期间GydF4y2Ba jGydF4y2Ba 。GydF4y2Ba

  • μ.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba 是与工厂相对应的平均缺陷数GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba (在哪里GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 2GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 。GydF4y2Ba 。GydF4y2Ba 。GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 2GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba )在批处理期间GydF4y2Ba jGydF4y2Ba (在哪里GydF4y2Ba jGydF4y2Ba =GydF4y2Ba 1GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 2GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 。GydF4y2Ba 。GydF4y2Ba 。GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 5.GydF4y2Ba )。GydF4y2Ba

  • newprocess.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba 那GydF4y2Ba 时间GydF4y2Ba _GydF4y2Ba 开发GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba , 和GydF4y2Ba 临时GydF4y2Ba _GydF4y2Ba 开发GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba 是对应于工厂的每个变量的测量值GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba 在批处理期间GydF4y2Ba jGydF4y2Ba 。例如,GydF4y2Ba newprocess.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba 指示是否由工厂生产的批次GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba 在批处理期间GydF4y2Ba jGydF4y2Ba 使用了新的进程。GydF4y2Ba

  • 供应商GydF4y2Ba _GydF4y2Ba CGydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba 和GydF4y2Ba 供应商GydF4y2Ba _GydF4y2Ba B.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba jGydF4y2Ba 是使用效果(SUM-TO-ZERO)编码的虚拟变量来指示公司是否GydF4y2BaCGydF4y2Ba要么GydF4y2BaB.GydF4y2Ba分别为工厂生产的批量提供工艺化学品GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba 在批处理期间GydF4y2Ba jGydF4y2Ba 。GydF4y2Ba

  • B.GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba 〜GydF4y2Ba NGydF4y2Ba (GydF4y2Ba 0.GydF4y2Ba 那GydF4y2Ba σ.GydF4y2Ba B.GydF4y2Ba 2GydF4y2Ba )GydF4y2Ba 每个工厂都是随机效果截距GydF4y2Ba 一世GydF4y2Ba 这考虑了质量的工厂特定的变化。GydF4y2Ba

glme = fitglme(制造商,GydF4y2Ba'缺陷〜1 + newprocess + time_dev + temp_dev +供应商+(1 |工厂)'GydF4y2Ba那GydF4y2Ba......GydF4y2Ba'分配'GydF4y2Ba那GydF4y2Ba'泊松'GydF4y2Ba那GydF4y2Ba'关联'GydF4y2Ba那GydF4y2Ba'日志'GydF4y2Ba那GydF4y2Ba'fitmethod'GydF4y2Ba那GydF4y2Ba'laplace'GydF4y2Ba那GydF4y2Ba'dummyvarcoding'GydF4y2Ba那GydF4y2Ba'效果'GydF4y2Ba);GydF4y2Ba

为模型生成拟合条件平均值。GydF4y2Ba

mufit =安装(glme);GydF4y2Ba

创建观察值的散点图与装配值。GydF4y2Ba

图分散(MFR.DEFECTS,MUFIT)标题(GydF4y2Ba'残留与装配价值'GydF4y2Ba)xlabel(GydF4y2Ba'适合价值'GydF4y2Ba)ylabel(GydF4y2Ba'残留'GydF4y2Ba)GydF4y2Ba

图包含轴。具有标题残差与装配值的轴包含类型散射的对象。GydF4y2Ba

更多关于GydF4y2Ba

展开全部GydF4y2Ba

也可以看看GydF4y2Ba

|GydF4y2Ba|GydF4y2Ba|GydF4y2Ba|GydF4y2Ba